所以我有一个如下列表：aa=['aa1','aa2','aa3','aa4','aa5']bb=['bb1','bb2','bb3','bb4']cc=['cc1','cc2','cc3']然后将其创建为嵌套列表：nest

所以我有很多公开交易股票的数据.每个数据行都包含一个id,一个日期和一些其他信息.当然,股票可能在数据框中出现多次(即Google可能有几个条目对应于价格更新的不同日期).我希望能够对id进行排序,然后对每个排序的块排序日期.注意：为了示例,排序按升序完成.iddatepr

我想在数据帧df的三列上进行计算.为了做到这一点,我想在三列表中运行资产(加密货币)列表的价格,以便在有足够的数据后计算它们的指数移动平均值.defcalculateAllEMA(self,values_array):df=pd.DataFrame(values_array,columns=['BTC','ETH','DASH'])column_by_se

参见英文答案>HowtosaveapandasDataFrametableasapng                                    6个在熊猫上工作描述功能.简单的代码：DF[‘收入’].描述()输出是：完善.我的问题是我希望能够将这些数据保存为png或表格,以便我可以

与thisquestion类似,我在matplotlib中使用subplots关键字,除了我绘制饼图和使用pandas.当标签接近水平时,我的子图上的标签会与切片标签一起崩溃：first=pd.Series({'True':2316,'False':64})second=pd.Series({'True':2351,'False':29})df=pd.concat([first,second

我使用的是Python3.6和Pandas0.20.3.我有一个列,我已从datetime转换为日期类型.我只需要约会.为了便于使用,我将它作为派生列.但我希望通过一周中的一天计算进行一些进一步的操作.我可以从日期时间类型获取星期几,但不能从日期开始.在我看来,这应该是可能的,但我尝试了多种变化

我试图根据一对标准(月和数字)的第一次出现,将一个大型数据帧与一个小型数据帧合并.我拼凑了可行的代码(底部的实际/期望输出),但似乎它可能更有效率.我的问题是–我错过了一个更容易的方法吗？建立：importpandasaspdm=[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,

给出以下示例：df=0NaN5.0NaN6.0NaN15.06.06.0NaNNaN26.06.0NaNNaNNaN36.0NaNNaNNaN6.04NaNNaNNaN6.0NaN56.06.06.08.07.0

我问的是有点复杂,所以标题.我做了这个例子来向你展示我的问题.这是示例表：df=pd.DataFrame({'Number':[1,2,3,4,5,6,7,8,9],'Col1':['a','b','c','d','e','f','g','h','i']})下一步是提取df

是否可以将多个DataFrame混合在一起？例如,我有一个DataFramedf1和一个DataFramedf2.我想随机地对行进行随机播放,但对于两个DataFrame以相同的方式.例DF1：|___|_______||1|...||2|...||3|...||4|...|DF2：|___|_______||1|...||2|.

如何在python中删除两个字符串之间的多个空格.例如：-"Bertug'heremultipleblanks'Mete"=>"BertugMete"至"BertugMete"输入从.xls文件中读取.我尝试过使用split()但它似乎没有按预期工作.importpandasaspd,string,redataFrame=pd.read_exce

我有一个数据文件,其中包含前几行注释,然后是实际数据.#param1:val1#param2:val2#param3:val312213312012...我可以将数据读取为pandas.read_csv(filename,comment=’#’,header=None).但是我也希望单独阅读注释行以提取读取参数值.到目前为止,我只是跳过或

我试图在我的数据帧(标题)的某一列中找到部分字符串匹配.理想情况下,如果部分字符串匹配为true,我希望pandas创建一个真正的false列,如果字符串匹配为false,我希望创建一个false.我想为你做一个def函数来创建一个if/else语句,因为我的数据集非常大.如果“标题”列中包含“狗”字

我计算简单的移动平均线：defsma(data_frame,length=15):#TODO:Besureaboutdefaultvaluesoflength.smas=data_frame.Close.rolling(window=length,center=False).mean()returnsmas使用滚动函数可以计算加权移动平均值吗？当我读到inthedocumentatio

我有以下pandasDataFrame列dfA[‘TradeDate’]：020100329.0120100328.0220100329.0...我希望将它转换为日期时间.基于SO上的另一个步骤,我首先将其转换为字符串,然后应用strptime函数.dfA['TradeDate']=datetime.datetime.strptime(dfA['TradeDate'].

如果我们有数据集：importpandasaspda=pd.DataFrame({"A":[34,12,78,84,26],"B":[54,87,35,25,82],"C":[56,78,0,14,13],"D":[0,23,72,56,14],"E":[78,12,31,0,34]})b=pd.DataFrame({"A":[45,24,65,65,65]

我有一个PandasDataFrame,如下所示：valuesmax_val_idx0np.array([-0.649626,-0.662434,-0.611351])21np.array([-0.994942,-0.990448,-1.01574])12np.array([-1.012,-1.01034,-1.027

我有一个pandas数据框,我更喜欢使用lambda函数而不是循环来解决我的问题.问题是这样的;df=pd.DataFrame({'my_fruits':['fruit','fruit','fruit','fruit','fruit'],'fruit_a':['apple','banana&#03

我有以下Dataframe：fkname0105Coca-Cola11105Coca-Cola12106Coca-Cola23115Coca-Cola54115Coca-Cola55115Coca-Cola56108Coca-Col

我想在python中的pandas中对数据帧应用cumsum,但是没有零.简单地说,我想留下零并在数据帧上做cumsum.假设我有这样的数据帧：importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,2,0,1],'b':[2,5,0,0],'c':[0,1,2,5]})ab

我在pandasDataFrame中有数据,我想创建一个交互式的boxplot,允许我选择天数,同时为“类别”列中的每个类别中的值绘制一个boxplot这是我的代码/数据到目前为止的样子：importnumpyasnpimportpandasaspdcategories=('A','B','C')data={'days':np.

我是pandaspython的新手,我在尝试整理列中的所有值时遇到了困难.例如,Example88.988.190.245.1我尝试使用下面的当前代码,但它给了我：AttributeError:‘str’objecthasnoattribute‘rint’df.Example=df.Example.round()解决方法:你可以使用numpy.ceil：In

我的熊猫df：df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5],'B':['(AAAAA)2','(BCA)1','(CA)5','(DD)8','(ED)15']})AB01(AAAAA)212(BCA)123(CA)534(DD)845(ED)15

我试图将数据从xlsx文件插入到mysqdl表中.我想在表中插入数据,如果主键上有重复,我想更新现有数据,否则插入.我已经编写了脚本,但我意识到这是太多的工作,使用熊猫很快.我怎样才能在熊猫中实现它？#!/usr/bin/envpython3importpandasaspdimportsqlalchemyengine_str='m

我有一个数据框,其中单元格用浮点数填充,列名称采用日期时间格式,格式为年份–例如’1995Q2′.我想划分其中两列的值并将结果存储在一个新列中.我这样做了：df['ratio']=df['2008Q3'].div(df['2009Q2'])但是我得到了错误：ValueError:Unknowndatetimestringformat,unabl

所以我的意见是：Col1Col2Col3Col40123abc,def,ghiCountry1XXX1456pqr,stuCountry2XX2789xyzCountry2YY我希望我的输出为：Col1Col2Col3Col40abc123Country1XXX1def1

我有一个pandas数据框,其中一列是字典类型.这是一个示例数据帧：importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'version':[{'major':7,'minor':1},

我有一个Excel文件,其索引在Excel中的几行中合并,当我在pandas中加载它时,它将第一行作为索引标签读取,其余(合并的单元格)用NaN填充.如何循环索引以使其用相应的索引填充NaN？编辑：请求删除excel的图像.我没有任何具体的代码,但我可以写一个例子.importpandasaspddf=pd.read

给定两个大型数据帧,是否有任何简洁有效的代码(避免直接使用任何for循环),这使我能够获得这两个数据帧的补充？对我来说最直接的方法是计算union-intersection,如下面的天真示例所示,但我不知道如何用优雅的pandas或np语言实现它df1=pd.DataFrame({'key1':['K0','K0','K1','K

我有一个pandas数据帧df1,其中包含一个索引列和一个未命名的值系列.我想为未命名的系列指定一个名称.到目前为止我知道的唯一方法是使用以下方法导出到df1.csv：df1.to_csv(“df1.csv”,header=[“Signal”])然后使用以下方法重新导入：pd.read_csv(“df1.csv”,sep=“,”)但是